内部审计独立性与管理层冲突探讨

内部审计独立性挑战分析

1、董事会由12名外部董事组成。所有董事在董事会任职至少15年。其中几位成员是首席执行官(CEO)的密友,经常与他的家人一起参加社交活动和旅行。在董事会会议上,董事们很少质疑管理层的战略。他们听取内部审计提供的信息,但将任何问题整改需求的决定权交给管理层。根据上述情况,如果你是首席审计执行官(CAE),你是否会担心董事们是否完全独立行事?

  • 会。
  • 董事任职时间长、与CEO关系密切、很少质疑管理层战略且将问题整改决定权交予管理层,这些情况表明董事可能无法完全独立行事,所以作为CAE会对此表示担忧。

2、最佳实践和国际内部审计师协会(IIA)标准表明,内部审计部门章程和审计委员会章程应规定审计委员会对内部审计的监督责任。在ACME公司,审计委员会和管理层都指示,除季度闭门会议外,首席审计执行官(CAE)与审计委员会的任何会议都必须有首席执行官(CEO)或首席财务官(CFO)参加。CAE不被允许独立联系审计委员会。如果他这样做,审计委员会不会回电。在这种情况下,你认为审计委员会是否对内部审计进行了适当的监督?管理层和审计委员会的指令是否符合透明和道德的行为准则?如果你是该公司内部审计团队的一员或CAE,你认为你能肯定地证明符合COSO的前两条原则吗?

审计委员会未对内部审计进行适当监督,管理层和审计委员会的指令不符合透明和道德的行为准则,作为内部审计团队一员或CAE,不能肯定地证明符合COSO的前两条原则。

3、过去几年,贵公司内部审计部门人员流动显著。公司难以找到合适的首席审计执行官(CAE)人选,也难以招聘内部审计人员。在七年时间里,公司最近失去了第五位CAE。公司已开始寻找新的CAE。审计委员会主席认为参与选拔过程很重要,但他同意只面试管理层推荐的最终CAE候选人。经过八个月的搜寻和详尽的面试流程,管理层选出一名候选人与审计委员会主席面谈。该候选人是外部人士,来自不同行业,但曾在其他组织担任过CAE。面试中,审计委员会主席表达了对内部审计流程的信心,以及与CAE建立密切关系的愿望,还希望公司建立真正基于风险的内部审计流程,并表示随时可与新CAE讨论问题。候选人接受了这份工作,到公司后开始着手建立基于风险的审计流程。入职第

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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